Victor Tango 팀의 Odin: DARPA Urban Challenge에서의 NI LabVIEW를 사용한 자율 주행

"LabVIEW의 직관적인 그래픽 인터페이스와 LIDAR와 같은 센서를 위한 즉시 사용 가능한 드라이버를 통해 기계 공학부 학생들이 신속하고 효율적으로 사용자 정의 임베디드 소프트웨어를 만들 수 있었습니다."

- Patrick Currier, 버지니아 주립 공과 대학교

과제:

도시 환경에서의 자율 지상 차량 경주인 DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) Urban Challenge에 출전하기 위한 자율 주행 차량 개발.

해결책:

NI LabVIEW 그래픽 프로그래밍 환경 및 NI 하드웨어를 사용하여 신속한 개발, 테스팅 및 프로토타입을 통해 성공적으로 대회를 완주 (89개 참가팀 중 3위를 차지하여 $500,000 USD 상금을 획득).

저자:

Patrick Currier - 버지니아 주립 공과 대학교
Jesse Hurdus - TORC Technologies, LLC , 버지니아 주립 공과 대학교
Dr. Charles Reinholtz - 엠브리 리들 항공 대학교
Dr. Al Wicks - 버지니아 주립 공과 대학교

 

DARPA Urban Challenge 참가에는 도시 환경을 자율 주행하는 지상 차량이 필요했습니다. 코스를 완주하기 위해 우리가 개발한 전자동 차량은 도로, 교차로, 주차장 등을 지나면서 6시간 이내에 60마일을 가야 했습니다. 경주의 시작 단계에서는 도로 네트워크 지도에서 지나가야 하는 체크포인트를 순서대로 표시한 미션 파일이 제공되었습니다.

 

 

체크포인트에 가능한 신속하게 도착하기 위해 차량은 속도 제한, 도로 통제, 및 도로 정체 상태 등을 고려하여 도로를 선택해야 했습니다. 주행 중에 차량은 교통 법규를 준수하고 다른 인간 주행 및 자율 주행 차량에 대해 적절히 대응해야 했습니다. 또한 차량은 차선을 지켜야 하며, 다른 차량과 속도를 맞추거나 추월함으로써 안전을 유지해야 했습니다. 또한, 교차로에서 통행 우선권을 지켜야하고 안전하고 방어적으로 운전하여 최고 30mph 속도에서 정적 및 동적 장애물을 피해야 했습니다.

 

전례 없는 수준의 이 과제를 완수하기 위해 Victor Tango 팀이 차량을 개발할 수 있는 시간은 약 12개월 정도에 지나지 않았습니다. 우리는 문제를 기본 플랫폼, 인지, 계획, 통신의 네 가지 부분으로 나누었습니다.

 

그리고 각 부분에서 NI 하드웨어와 소프트웨어의 기능을 활용했습니다. NI 하드웨어는 차량의 기존 시스템과 연결하고 작업자를 위한 인터페이스를 제공하는 데 중추적인 역할을 했습니다. 우리는 LabVIEW 그래픽 프로그래밍 환경을 사용하여 통신 아키텍처, 센서 프로세싱 및 물체 인지 알고리즘, 레이저 범위 검색기 및 비전 기반의 도로 감지, 높은 레벨의 주행 동작, 낮은 레벨의 차량 인터페이스 등의 소프트웨어를 개발하였습니다.

 

기본 플랫폼

Odin은 자율 주행을 위해 개조된 2005년형 Ford Escape 하이브리드 자동차입니다. NI CompactRIO 시스템은 Escape 시스템과 연결되어 스로틀, 조향, 시프트 및 브레이크를 제어합니다. 우리 팀은 LabVIEW와 LabVIEW Control Design and Simulation Module로 경로 곡률 및 속도 제어 시스템을 개발하여 LabVIEW Real-Time 및 LabVIEW FPGA 모듈을 통해 CompactRIO에 배포함으로써 독립형 차량 플랫폼을 구축했습니다. LabVIEW Touch Panel Module을 사용하여 대시보드에 설치한 NI TPC-2006 터치 패널 컴퓨터용 사용자 인터페이스를 만들었습니다.

 

 

인식

Urban Challenge의 행동 요구사항을 만족하려면 Odin은 스스로 위치를 파악할 수 있어야 하며, 주위 도로 상황 및 합법 운행 차선을 감지하고, 경로상의 모든 장애물을 인지하며, 장애물을 적절하게 차량으로 분류할 수 있어야 했습니다. Odin은 범퍼 레벨에서의 세 개의 IBEO 4면 레이저 거리 측정기 (LRFs), 루프랙에 설치된 네 개의 SICK LRF 및 두 개의 컴퓨터 비전 카메라, 고정밀 Novatel GPS/IMU 시스템 등 여러 센서를 통해 이러한 요구사항을 만족할 수 있었습니다.

 

우리는 각 인지 요건마다 여러 센서를 사용하여 최대의 충실도와 신뢰성을 달성했습니다. 유연한 센서 융합을 위해, 계획 소프트웨어는 모든 원시 센서 데이터를 무시하고, 작업별 구성요소에 의해 생성된 센서 독립적인 인지 메시지를 사용합니다. 위치 파악 구성요소에는 차량 위치 및 방향을 추적하는 LabVIEW Kalman 필터가 있습니다. 도로 감지 구성요소는 NI Vision Development Module을 사용하여 카메라와 LRF 데이터를 통합하여 도로 상태와 및 주변의 차선 위치를 파악합니다. 물체 분류 구성요소는 LabVIEW를 사용하여 IBEO 데이터를 처리하여 장애물을 감지하고 이를 정적 또는 동적으로 분류합니다. 그 후 동적 장애물 예측기가 차량의 경로 및 동작을 예측합니다.

 

계획하기

Odin의 계획 소프트웨어는 하이브리드 심의-반응 모델을 사용하여 상위 레벨 결정과 하위 레벨 반응을 개별 요소로 나눕니다. 이런 요소들은 독립적 속도로 동시 실행되므로 차량이 전체 루트를 재계획할 필요없이 긴급 상황에 대처할 수 있습니다. 의사 결정을 개별 요소로 분리함으로써 각 시스템이 독립적으로 테스트되고 병렬 개발이 가능해졌습니다. 이는 Urban Challenge의 짧은 시간을 고려할 때 필수적인 요소였습니다.

 

경로 계획 구성요소는 A* 검색 알고리즘을 사용하여 모든 체크포인트를 지나기 위해 차량이 어떤 도로를 사용해야 하는지 결정합니다. 운전 구성요소는 교통 법규를 준수하고 계획된 경로를 따라 차량을 인도하는 동작 기반의 LabVIEW 상태 머신 아키텍처를 사용합니다. 모션 계획 구성요소는 장애물을 피하고 원하는 경로를 따라 인도하기 위해 반복 궤도 검색을 수행합니다. 그 후 시스템은 모션 프로파일을 차량 인터페이스에 전달하여 액추에이터 제어 신호로 전환되도록 합니다.

 

통신

우리는 전체 통신 프레임워크를 LabVIEW로 개발했습니다. SAE AS-4 Joint Architecture for Unmanned Systems (JAUS) 프로토콜을 구현하여, 자동화되고 동적인 구성을 가능하게 했고 Urban Challenge 소프트웨어의 미래의 재사용성 및 상용화 잠재성을 키웠습니다. 또한 각 소프트웨어를 JAUS 구성요소로 구현하고 모듈 간 모든 상호작용을 이 LabVIEW 프레임워크를 통해 하도록 했습니다. 각 소프트웨어 모듈은 Windows OS 또는 Linux® OS에서 비동기로 동작하는 독립형 구성요소입니다. 이같은 통신 기반 덕분에, LabVIEW에서 작성된 소프트웨어 모듈을 다른 언어로 작성된 소프트웨어 모듈과 함께 사용하거나 연결하는 것이 매우 쉬웠습니다.

 

LabVIEW의 장점

LabVIEW는 여러가지 이유로 팀을 위한 성공적인 프로그래밍 환경을 제공했습니다. 대부분 기계 엔지니어들로 구성된 팀에서, LabVIEW는 컴퓨터 공학에 대한 배경지식이 없는 프로그래머들이 첨단의 상위 레벨 인지 및 계획 알고리즘을 개발할 수 있도록 했습니다. 또한, LabVIEW와 하드웨어 간의 편리한 통합 덕분에 센서 프로세싱 및 차량 제어에 중요한, 시간 요구사항 만족이 필수적인 프로세싱을 실행하는 능력이 개선되었습니다.

 

LabVIEW는 또한 직관적이며 사용하기 쉬운 디버깅 환경을 제공하여 실시간으로 소스 코드를 실행하고 모니터하여 편리하게 HIL 디버깅을 할 수 있었습니다. LabVIEW 환경을 통해 팀은 테스팅 시간을 극대화할 수 있었고 프로토타입을 신속하게 하고 더 많은 설계 주기를 순환할 수 있었습니다. Urban Challenge의 일정이 매우 짧고 고유한 특성을 고려할 때, 이러한 장점은 팀의 전반적인 성공에 매우 중요한 역할을 했습니다.

 

우리는 LabVIEW와 NI 하드웨어를 성공적으로 사용하여 로봇 분야에서 한 번도 시도된 적 없는 문제인 Urban Challenge를 완주하는 전자동 차량을 개발할 수 있었습니다. Odin은 선두에 불과 몇 분 뒤져 전체 3위를 차지했습니다.

 

Linux®는 미국 및 기타 국가에서 Linus Torvalds의 등록 상표입니다.

 

저자 정보:

Patrick Currier
버지니아 주립 공과 대학교
버지니아 공대 기계 공학부 M/C 0238
Blacksburg, VA 24061
United States
전화: (540) 231-6417
팩스: (540) 231-9100
pcurrier@vt.edu

Odin, DARPA Urban Challenge에서 LabVIEW에 기반한 소프트웨어 제어를 통해 자율 주행 완주
이 블록다이어그램은 Victor Tango 소프트웨어 아키텍처에서의 NI 하드웨어와 LabVIEW의 사용을 보여줍니다.